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关键词： 抽水蓄能电站   多重聚类   三维激光点云   岩体结构面   特征向量  

摘要： 为解决传统岩体结构面识别方法存在的依赖人工经验、计算效率低等问题,以西北地区某抽水蓄能电站勘探平硐为研究对象,提出一种基于多重聚类的岩体结构面快速自动识别方法,以提升岩体结构面识别的客观性和效率。采用三维激光点云数据构建融合特征向量,结合K-means与DBSCAN算法提出多重聚类策略,实现岩体结构面的自主识别,并通过设定经验阈值自动过滤破碎结构面。研究表明,该方法能够高效、自动地完成岩体结构面识别与产状信息统计,显著减少人工干预,计算速度优于传统方法,满足工程实际需求。

关键词： 自然数   黑洞   循环链   运算变化   天文学  

摘要： “黑洞”是一个天文学概念,指的是一种特殊的天体,它的引力极强,连光都无法逃脱。而在数字世界中,也存在类似特征的“黑洞”现象。具体地说,就是某些自然数经过特定的运算变化后,会掉落到和某个数相关的循环链中。1948年,波兰数学家斯坦因豪斯在《数学》杂志上开辟专栏,刊登了一系列旨在扩大中学生知识面的数学文章,并于1961年汇编为《一百个数学问题》一书出版。

关键词： 奇异Sturm-Liouville算子   特征参数   特征值分支   连续依赖性  

摘要： 研究了一类具有分布势函数的Sturm-Liouville算子特征值的依赖性。通过建立边界条件空间,构造嵌入映射,证明了特征值分支的连续依赖性,并且在Fréchet导数意义下,获得了特征值分支关于所有参数的微分表达式。

关键词： 半线性抛物型SPDEs   高频振荡   齐次化问题   正则结构  

摘要： 本文研究了定义在R_(+)×[0,1]^(d)上具有高频振荡随机位势,带齐次Neumann边界条件的半线性抛物型随机偏微分方程组(SPDEs)的齐次化问题,其中d=1,2或3,利用正则结构理论,主要结论是方程组的解将依概率收敛到一个确定性抛物型PDEs的解.

关键词： 正则极限学习机RELM   图像处理   特征值  

摘要： 针对成型模块的人工质量检测对鞋面质量和效率具有重要的影响,提出了基于机器视觉的鞋面缺陷检测系统研究。首先根据鞋面检测的特殊性,提出鞋面缺陷检测系统总体设计方案;其次对收集的鞋面图像进行预处理;最后,采用模板匹配识别鞋面缺陷的方法对鞋面缺陷图像进行特征识别和提取。实验结果表明,在不同的检测环境下,该检测方式具有高识别精度,识别成功率在96.0%以上,检测时间不超过0.53s,满足鞋面缺陷检测的工业要求。

关键词： 产品描述文档   评论文本   社交网络   深度神经网络   深度学习   推荐算法   预训练模型   多阶特征向量  

摘要： 为充分利用用户和产品的信息,缓解数据稀疏、冷启动的问题,提出一种多阶特征向量融合的深度神经网络产品推荐(MFVF)。引入预训练模型(BERT)提升对产品描述文档、评论文本的语义理解。根据产品类别、社交关系,挖掘基于类别与社交关系的用户、产品潜在一阶特征向量。连同用户和产品评分的潜在一阶特征向量,经过广义矩阵分解(GMF)层构建二阶特征向量,作为深度神经网络隐藏层的输入。对深度神经网络隐藏层输出的高阶特征向量进行拼接,得到用户对产品的预测偏好。通过对比实验,验证了所提算法推荐质量得到较大提升。

关键词： 全涂层边界   外部反散射   传输特征值  

摘要： 研究了具有全涂层边界条件的非均匀介质外部反散射的传输特征值问题.首先,根据经典过程建立了四阶非线性公式,利用Lax-Milgram定理及Fredholm理论证明了全涂层非均匀介质外部反散射传输特征值的存在性和离散性.其次,通过一个带有辅助变量的等价混合公式,将问题转换为线性特征值问题,利用Riesz表示定理、Rellich紧性定理等构造了恰当的算子,再利用Cauchy收敛准则、Brezzi理论、Poincaré不等式证明了算子的紧性和强制性.

关键词： 导数   双变量   同构法   换元法   消元法  

摘要： 双变量问题在以往的高考中频频出现,尤其是偏移问题.文章尝试利用经典高考题给学生传授知识,顺次引出导数中恒成立以及双变量问题的不同处理策略.

关键词： 太原组灰岩   瓦斯来源   同位素   特征值   多源线性模型  

摘要： 为了高效防治双柳矿太原组灰岩内瓦斯,需掌握其邻近煤层群各瓦斯源分布特征。运用碳氢同位素技术,对各煤层释放的气体成分及稳定碳同位素的分布区间和特征指标进行了精确测定,绘制了各煤层碳同位素特征图谱。基于多源混合线性瓦斯分源计算模型,分析出灰岩各瓦斯来源定量特征。结果表明:各煤层解吸气瓦斯稳定碳氢同位素值与深度呈正比,部分地点受水动力影响会出现偏离。太原组L_(1)~L_(3)灰岩瓦斯来源于No.8、No.9、No.10煤,平均占比84%、11%、2%,No.8煤解吸瓦斯对其影响较大;L_(4)灰岩瓦斯来源于No.6、No.7、No.8煤,平均占比16%、37%、44%,L_(5)灰岩瓦斯来源于No.6、No.7、No.8煤,平均占比59%、23%、13%,且No.9和No.10煤解吸瓦斯对L_(4)和L_(5)灰岩混合瓦斯影响很小,平均不足5%。因此,指出No.8煤层瓦斯预抽可有效降低太原组灰岩内瓦斯。

关键词： 大跨桥梁   涡激振动   结构健康监测   结构对应学习   迁移学习   特征向量   识别方法  

摘要： 为解决部分大跨桥梁缺少历史涡激振动数据而无法进行涡激振动识别的问题,提出一种基于结构对应学习(Structural Correspondence Learning,SCL)的大跨桥梁涡激振动识别方法。该方法首先将含有涡激振动数据与标签的参考桥梁数据集设为源域,需要识别的目标桥梁数据作为目标域,在时间序列上截取加速度数据提取涡激振动特征;然后使用SCL方法对领域间特征样本进行对齐,将源域变为自适应源域;最后使用自适应源域样本训练实现目标桥梁的实时涡激振动智能识别。选取内陆地区某一较少发生涡激振动的钢-混组合大跨悬索桥作为目标桥梁,沿海地区某一较为频繁发生涡激振动的大跨悬索桥作为参考桥梁,采用所提方法对目标桥梁进行涡激振动智能识别与早期预警,以验证所提方法的有效性。结果表明:所提方法可利用其它已发生涡激振动桥梁的振动信号,通过迁移学习来识别目标桥梁的涡激振动;相较于不使用迁移学习的基准模型,所提方法取得了更优的结果,且更早地探测到了涡激振动的发生,具有较好的适用性与准确性,可为大跨桥梁涡激振动早期预警与控制提供技术支撑。